### 機械学習で得た回帰曲線を延長させたい(外挿したい)

Question

機械学習で得た回帰曲線を延長させたい(外挿したい)

時系列データを用いて将来の予測(1週間程度)を行うシステムを作っています。
現状内挿はできており、カーネルの選択により回帰式の変更はできています。
しかし、最終的な目標は将来予測であり、将来値を出すことができていない為、別で準備しているテスト用のデータ(学習に使った範囲のあとのデータ)に合うカーネルの選択はできていません。
MatlabのHP等でも検索し調べてみましたが、内挿・外挿の差が出るようなコマンドや説明は出てこず、何が原因であるのかが自分では解明できていません。
わかる方、ご教授いただけますと幸いです。

matlabソースコード

addpath '/Users/XXX/Documents'
 T=readtable('ファイル名.txt')
 gprMdl = fitrgp(T,'w_s','KernelFunction','ardsquaredexponential',...
      'FitMethod','sr','PredictMethod','fic','Standardize',1)
  ypred = resubPredict(gprMdl);
  figure();
plot(T.date,T.w_s,'r.');
hold on
plot(T.date,ypred,'b');
xlabel('x');
ylabel('y');
legend({'data','predictions'},'Location','Best');
axis([0 1000 0 0.05]);
hold off;

現状の結果

この予測曲線を1週間程度延長させたいです。

試したこと

他カーネルの選択(結果内挿しか出ませんでしたが...)

参照
MathWork社：カーネル (共分散) 関数のオプション

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

使用ソフト：MATLAB_R2020b

Comments

[jbpb0]

そもそも何でガウス過程回帰を使っているのでしょうか?
他の時系列解析によく使われている手法、たとえば状態空間モデルとかを使う、という選択肢は無いのでしょうか?

[mooo.]

あと数日程度の外挿が出せれば解決というところまでこれたので、他のモデルを試すにしろ一度このモデルで検証してみたい。というのが私の考えです。
ガウス過程回帰自体が将来予測に使えないのなら潔く断念できるのですが、他分野とはできているのでそこまでした上で他も。と考えています。

[jbpb0]

https://teratail.com/help#posted-otherservice
を読んでください

https://jp.mathworks.com/matlabcentral/answers/709808-

[mooo.]

マルチポストについて知りませんでした。
少しでも早く解決したいと思い調べたところmatlabanswersが出てきたため利用してしまいました。
申し訳ございません、以後気をつけます。

Answer 1

ガウス過程回帰と外挿に関しては

【機械学習＋外挿】機械学習モデルで外挿してみた

があるようですが、単純なsin波に対しても外挿できているとは言えないレベルのようです。

追記修正依頼のコメントにもありますが、時系列データの未来予測であれば、通常の時系列分析でのアプローチ、状態空間モデルやARIMA等の方がよろしいかと思います。

時系列データを用いて将来の予測(1週間程度)を行うシステムを作っています。

現状内挿はできており、カーネルの選択により回帰式の変更はできています。
しかし、最終的な目標は将来予測であり、将来値を出すことができていない為、別で準備しているテスト用のデータ(学習に使った範囲のあとのデータ)に合うカーネルの選択はできていません。

最終的な目標が将来予測なのであればその将来予測に適したアプローチを取った方がよいです。
過去データの特徴を知るために内挿のみに特化したモデル構築するのも有効なアプローチの1つとは思います。
ただ、内挿がうまく行ったから外挿もとは必ずしもなりません。

あと数日程度の外挿が出せれば解決というところまでこれたので、他のモデルを試すにしろ一度このモデルで検証してみたい。というのが私の考えです。

ガウス過程回帰自体が将来予測に使えないのなら潔く断念できるのですが、他分野とはできているのでそこまでした上で他も。と考えています。

「他分野とはできているのでそこまでした上で他も」とはどういった意味でしょうか。

「できている」が将来予測≒外挿ならば、他のテーマでガウス過程回帰での将来予測が出来ているとのことですので、同じアプローチで将来予測を行えば良いと思います。

「できている」が将来予測≒外挿でないならばそもそもガウス過程回帰での将来予測の実績はないわけですから、時系列分析での一般的なアプローチの方がよろしいかと思います。その方が書籍や記事も多いので。

Comments

[mooo.]

ガウス過程回帰と外挿に関しては
→同じHPを拝見いたしましたが、カーネルの選択により予測は可能であると解釈いたしました。
私自身複数のカーネルを試してみましたが、予測できているものとできないものがあることも確認しております。

ただ、内挿がうまく行ったから外挿もとは必ずしもなりません。
→おっしゃる通りです。
なので私のコマンドが予測できているのかどうかを試したい。と思いましたが、将来予測をさせるためのコマンドがわからないのが現状です。

ガウス過程回帰での将来予測の実績はないわけです
→そもそもの絶対数は少ないですが、電力の予測をしている例もあ流ようで全くないわけではないと解釈しています。